【摘 要】
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Under the background of global warming,deep understanding for the variability feature of weather elements including precipitation (P),reference evaportranspiration (ETo) and the resulted dryness index
【机 构】
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College of Water Resources and Architecture Engineering,Northwest A&F University,Yangling,Shaanxi,71
【出 处】
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第一届中国大地测量和地球物理学学术大会
论文部分内容阅读
Under the background of global warming,deep understanding for the variability feature of weather elements including precipitation (P),reference evaportranspiration (ETo) and the resulted dryness index (DI,and DI= ETo/P) is important for early warning of water related hazards.Statistical Downscaling Model (SDSM) was applied to analyze the spatial distributions and trends in annual mean (AM) climatic data,including PAM,ETo,AM and DIAM in Xinjiang Autonomous region,China.Future PAM,ETo,AM and DIAM series were generated and subsequentially used to analyze their temporal trends using the Mann-Kendall (MK) and modified MK (MMK) tests.
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